ボールを追いかけるカー

動画チュートリアル9 - ボールを追いかけるカー: https://singtown.com/learn/49239/

動画チュートリアル21 - 他の物体を追いかけるカー: https://singtown.com/learn/50041/

材料の準備

• OpenMV基板 x1:\

• 3Dプリントされた車体ベース:

• 3.7Vリチウム電池 x1:

• TB6612モータードライバーボード x1:

• ボールキャスター x2:

• N20 DCモーター x2（固定ホルダー、タイヤ付き）:

• M3*20ネジナット x2:

• M2*4タッピングネジ x2

回路の接続とモーターのテスト

車体用モジュールの作成

まず、なぜモジュールを作成する必要があるのかについて説明します。モーターを直接駆動すること自体は難しくありません。それでもモジュール化するのは、この方法がコードの再利用性を最も高め、制御ロジックを車体の構造から独立させられるためです。別の車体を使う場合でも、車体用モジュールを差し替えるだけで対応できます。

car.py

from pyb import Pin, Timer
inverse_left=False  # 左輪を反転させる場合はTrueに変更
inverse_right=False # 右輪を反転させる場合はTrueに変更

ain1 =  Pin('P0', Pin.OUT_PP)
ain2 =  Pin('P1', Pin.OUT_PP)
bin1 =  Pin('P2', Pin.OUT_PP)
bin2 =  Pin('P3', Pin.OUT_PP)
ain1.low()
ain2.low()
bin1.low()
bin2.low()

pwma = Pin('P7')
pwmb = Pin('P8')
tim = Timer(4, freq=1000)
ch1 = tim.channel(1, Timer.PWM, pin=pwma)
ch2 = tim.channel(2, Timer.PWM, pin=pwmb)
ch1.pulse_width_percent(0)
ch2.pulse_width_percent(0)

def run(left_speed, right_speed):
    if inverse_left==True:
        left_speed=(-left_speed)
    if inverse_right==True:
        right_speed=(-right_speed)

    if left_speed < 0:
        ain1.low()
        ain2.high()
    else:
        ain1.high()
        ain2.low()
    ch1.pulse_width_percent(int(abs(left_speed)))

    if right_speed < 0:
        bin1.low()
        bin2.high()
    else:
        bin1.high()
        bin2.low()
    ch2.pulse_width_percent(int(abs(right_speed)))

上記のファイルをcar.pyという名前で保存し、モジュールの使い方に従ってcar.pyをOpenMVに保存してください。

IDEでコードをテストします。\ main.py

import car

while True:
    car.run(100,100)

車が前進しているかを確認してください。前進していない場合は、2行目と3行目のinverse_leftとinverse_rightを変更して左右の車輪の回転方向を反転させ、車が前進するようにしてください。

car.run(left_speed, right_speed)には2つの引数があり、それぞれ左輪の速度と右輪の速度を表します。

速度パラメータが正の値であれば前進方向に、負の値であれば後退方向に回転します。0から100の範囲で数値が大きいほど速度は速くなります。

PIDアルゴリズムの実装

PIDアルゴリズムは制御分野で非常によく使われるアルゴリズムであり、その原理についてはインターネット上に多くの解説があります。\ https://zh.wikipedia.org/wiki/PID控制器\ http://baike.baidu.com/link?url=-obQq78Ur4bTeqA10bIniO6y0euQFcWL9WW18vq2hA3fyHN3rt32o79F2WPE7cK0Di9M6904rlHD9ttvVTySIK\ コードは非常にシンプルです。あるフライトコントローラのソースコードをそのまま流用しました。\ https://github.com/wagnerc4/flight_controller/blob/master/pid.py\ これはArduPilotのコードを元にしたものです\ https://github.com/ArduPilot/ardupilot

pid.py

from pyb import millis
from math import pi, isnan

class PID:
    _kp = _ki = _kd = _integrator = _imax = 0
    _last_error = _last_derivative = _last_t = 0
    _RC = 1/(2 * pi * 20)
    def __init__(self, p=0, i=0, d=0, imax=0):
        self._kp = float(p)
        self._ki = float(i)
        self._kd = float(d)
        self._imax = abs(imax)
        self._last_derivative = float('nan')

    def get_pid(self, error, scaler):
        tnow = millis()
        dt = tnow - self._last_t
        output = 0
        if self._last_t == 0 or dt > 1000:
            dt = 0
            self.reset_I()
        self._last_t = tnow
        delta_time = float(dt) / float(1000)
        output += error * self._kp
        if abs(self._kd) > 0 and dt > 0:
            if isnan(self._last_derivative):
                derivative = 0
                self._last_derivative = 0
            else:
                derivative = (error - self._last_error) / delta_time
            derivative = self._last_derivative + \
                                     ((delta_time / (self._RC + delta_time)) * \
                                        (derivative - self._last_derivative))
            self._last_error = error
            self._last_derivative = derivative
            output += self._kd * derivative
        output *= scaler
        if abs(self._ki) > 0 and dt > 0:
            self._integrator += (error * self._ki) * scaler * delta_time
            if self._integrator < -self._imax: self._integrator = -self._imax
            elif self._integrator > self._imax: self._integrator = self._imax
            output += self._integrator
        return output
    def reset_I(self):
        self._integrator = 0
        self._last_derivative = float('nan')

同様に、モジュールの使い方に従ってpid.pyをOpenMVに保存してください。

追従を実現するためのパラメータ調整

主にPIの2つのパラメータを調整します。 http://blog.csdn.net/zyboy2000/article/details/9418257

# Blob Detection Example
#
# この例は、find_blobs関数を使って画像内のカラーブロブを検出する方法を示しています。
# 特にこの例では、濃い緑色の物体を検出します。

import csi, image, time
import car
csi0 = csi.CSI()

from pid import PID

# 緑色の物体を追跡するには、上記の設定を調整する必要があるかもしれません…
# フレームバッファ内の領域を選択して、色設定をコピーしてください。

csi0.reset() # カメラセンサーを初期化します。
csi0.pixformat(csi.RGB565) # RGB565を使用します。
csi0.framesize(csi.QQVGA) # 高速化のためQQVGAを使用します。
csi0.snapshot(frames=10) # 新しい設定を反映させます。
csi0.auto_whitebal(False) # オフにします。
clock = time.clock() # FPSを計測します。

# カラートラッキングを確実に機能させるには、非常に、非常に、
# 照明環境が一定に制御された状態が理想的です…
green_threshold   = (76, 96, -110, -30, 8, 66)
size_threshold = 2000
x_pid = PID(p=0.5, i=1, imax=100)
h_pid = PID(p=0.05, i=0.1, imax=50)

def find_max(blobs):
    max_size=0
    for blob in blobs:
        if blob[2]*blob[3] > max_size:
            max_blob=blob
            max_size = blob[2]*blob[3]
    return max_blob

while(True):
    clock.tick() # snapshot()間の経過ミリ秒を計測します。
    img = csi0.snapshot() # 画像を撮影して返します。

    blobs = img.find_blobs([green_threshold])
    if blobs:
        max_blob = find_max(blobs)
        x_error = max_blob[5]-img.width()/2
        h_error = max_blob[2]*max_blob[3]-size_threshold
        print("x error: ", x_error)
        '''
        for b in blobs:
            # ブロブの周囲に矩形を描画します。
            img.draw_rectangle(b[0:4]) # 矩形
            img.draw_cross((b[5], b[6])) # 中心 (cx, cy)
        '''
        img.draw_rectangle(max_blob[0:4]) # 矩形
        img.draw_cross((max_blob[5], max_blob[6])) # 中心 (cx, cy)
        x_output=x_pid.get_pid(x_error,1)
        h_output=h_pid.get_pid(h_error,1)
        print("h_output",h_output)
        car.run(-h_output-x_output,-h_output+x_output)
    else:
        car.run(18,-18)